MySQL性能优化:深入理解InnoDB的自适应哈希索引

前言

​ MySQL的自适应哈希索引(Adaptive Hash Index,简称AHI)是InnoDB存储引擎的一项关键特性,旨在提升查询性能和数据库的整体性能。自适应哈希索引通过动态调整哈希表的大小,使其“刚刚好”,从而优化查询效率。这种索引技术在特定场景下能够显著提升查询性能,是一种高效的索引优化技术。

原理
理念

​ InnodB存储引擎会监控对表上各索引页的查询。如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升,则建立哈希索引,称之为自适应哈希索引(Adaptive Hash Index,AHI)。

​ AHI是通过缓冲池的B+树页构造而来,因此建立的速度很快,而且不需要对整张表构建哈希索引,只是对热点页建立hash索引。InnoDB存储引擎会自动根据访问的频率和模式来自动地为某些热点页建立哈希索引。

由以上描述可知,自适应 hash 索引是对B+数的某个数据页进行构造,即 hash(key) = 记录所在数据页的位置

优化

​ 自MySQL 5.7版本起,AHI的实现引入了分区机制,每个索引被分配到独立的分区,并由各自的锁存器进行保护,这一改进有效降低了高并发环境下的锁竞争问题。

满足条件

​ AHI要求对某个页的连续访问模式一样,比如对于(a,b)这样的联合索引页,存在下面两种情况:

where a = xxx;
where a = xxx and b=xxx

​ 如果每次都查询条件一样,但是交替出现上面两种查询,那么InnoDB不会建立Hash索引,如果只出现一个查询,然后再满足下面的要求,InnoDB就会建立自适应Hash索引:

  1. 以该模式(同样的等值查询条件)访问了100次
  2. 页通过该模式访问了N次,N = 页记录/16
配置

​ 数据库管理员可以通过配置参数innodb_adaptive_hash_index来控制AHI特性的启用与禁用,此特性默认处于启用状态,以便自动优化数据库性能。

Reference
  1. 爱可生开源社区. (2020). 图解MySQL | [原理解析] Adaptive Hash Index 是如何建立的. 访问自:链接
  2. 墨天轮. (无日期). 自适应哈希索引,你真的了解吗?. 访问自:链接
DCNN在医学图像分析,尤其是胃肠道异常检测方面显示出了巨大的潜力。为了深入理解如何使用DCNN进行模式识别,你可以参考《深度学习驱动的胃肠道异常检测:基于DCNN的内窥镜图像分析》这篇文章。该文详细介绍了如何设计和训练一个专门针对内窥镜图像的DCNN模型,以及如何使用Kvasir数据集进行训练和测试,进而实现高精度的胃肠道异常检测。 参考资源链接:[深度学习驱动的胃肠道异常检测:基于DCNN的内窥镜图像分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2kaic5eoqt?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,你需要准备Kvasir数据集,这是一个公开的医学图像数据集,包含了多种胃肠道疾病相关的内窥镜图像。在准备数据过程中,可能需要进行图像预处理,如调整图像大小、归一化像素值等,以确保输入网络的图像格式统一且适合模型处理。 接下来,设计DCNN架构是关键。你可以采用一个多路径、多分辨率的卷积神经网络架构。这样的设计能够让网络从不同层次学习到更丰富的图像特征,从而提高模型对胃肠道异常的识别能力。例如,使用多个并行的卷积路径,每个路径对应不同的图像分辨率,可以同时捕捉到宏观和微观的异常特征。 在训练过程中,你需要选择合适的损失函数和优化器。通常,在医学图像分类任务中,交叉熵损失函数是一个不错的选择,而Adam优化器则因其快速收敛的特性而被广泛应用。为了防止过拟合,可以使用如dropout或权重衰减的技术。 训练完成后,你可以使用马修斯相关系数(MCC)等指标来评估模型性能。MCC能够全面考虑真阳性、假阳性、真阴性和假阴性,是评估医学图像分类模型性能的一个重要指标。 最后,为了确保模型具有良好的泛化能力,可以在不同的数据集上进行验证,例如Kvasir-Capsule数据集。这样不仅能够评估模型在不同条件下的表现,还能进一步提高医生对模型诊断结果的信任度。 通过这篇资料,你不仅能够学习到如何使用DCNN进行胃肠道异常图像的模式识别,还能了解到如何优化模型结构和参数,以及如何评估模型性能。这对于希望深入医学图像分析领域的研究者或工程师来说是一个宝贵的资源。 参考资源链接:[深度学习驱动的胃肠道异常检测:基于DCNN的内窥镜图像分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2kaic5eoqt?spm=1055.2569.3001.10343)
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